面向所有人的风险导向型监管：数据驱动检查目标定位的广泛采用需求与方法
机器学习
2022-04-08 v1 信号处理
摘要
近年来，数据获取与数据处理（包括机器学习技术的使用）已变得显著更容易且成本更低。然而，能够被监管机构广泛采用、以数据驱动方式进行市场监控和检查目标定位的解决方案，却未在科学界得到频繁讨论。本文阐述了开发此类解决方案的必要性与困难，提出了一种有效的方法来应对监管规划，并展示了其如何应用于对大多数监管机构而言最重要且最普遍的主体：消费者。本文旨在促进监管界对客观、公正、透明、可解释、易于实现且计算成本低的数据处理方法需求的认知，以期在全球范围内实现风险导向型监管。
引用
@article{arxiv.2204.03583,
title = {Risk-based regulation for all: The need and a method for a wide adoption solution for data-driven inspection targeting},
author = {Celso H. H. Ribas and José C. M. Bermudez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.03583},
year = {2022}
}